TOJ-1339 Steps

本文探讨了从一整数到另一整数的最短步数算法,步长需为非负且不超过前一步长±1,首尾步长固定为1。通过分析两数之差,利用数学公式快速计算所需步数,适用于编程竞赛和算法优化。
One steps through integer points of the straight line. The length of a step must be nonnegative and can be by one bigger than, equal to, or by one smaller than the length of the previous step.

What is the minimum number of steps in order to get from x to y? The length of the first and the last step must be 1.

Input consists of a line containing n, the number of test cases. For each test case, a line follows with two integers: 0 ≤ x ≤ y < 231. For each test case, print a line giving the minimum number of steps to get from x to y.

Sample Input

3
45 48
45 49
45 50

Output for Sample Input

3
3
4



Source: Waterloo Local Contest Jan. 29, 2000

在前一个数的基础上依次加若干个数,求最少需要加几个数可得到后一个数。要求加的数的序列中,起始和末尾的数为1,其他的数

比前一个大1,小1,或相等。

规律总结:

  对所给的两个数的差x,若有自然数i,i(i+1)<x<=(i+1)^2,需乘2i+1个数;若有i^2<x<=i(i+1),需乘2i个数。

#include <iostream>  
#include <cmath>  
using namespace std;  
  
int main()  
{  
    int x,y,n;  
    cin >> n;  
    while(n--)  
    {  
        cin >> x >> y; 
        int n = y-x;
        int q = (int)(sqrt(y-x)-1e-9);
        if(n<=(q+1)*q) cout<<q*2<<endl;
        else cout<<q*2+1<<endl;
    }  
  
    return 0;  
}  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shenchuguimo/p/6375498.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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